Tolérance aux attaques pour les applications orientées services Web dans le cloud

Web services allow the communication of heterogeneous systems on the Web. These facilities make them particularly suitable for deploying in the cloud. Although research on formalization and verification has improved trust in Web services, issues such as high availability and security are not fully addressed. In addition, Web services deployed in cloud infrastructures inherit their vulnerabilities. Because of this limitation, they may be unable to perform their tasks perfectly. In this thesis, we claim that a good tolerance requires attack detection and continuous monitoring on the one hand; and reliable reaction mechanisms on the other hand. We therefore proposed a new formal monitoring methodology that takes into account the risks that our services may face. To implement this methodology, we first developed an approach of attack tolerance that leverages model-level diversity. We define a model of the system and derive more robust functionally equivalent variants that can replace the first one in case of attack. To avoid manually deriving the variants and to increase the level of diversity, we proposed a second complementary approach. The latter always consists in having different variants of our services; but unlike the first, we have a single model and the implementations differ at the language, source code and binaries levels. Moreover, to ensure detection of insider attacks, we investigated a new detection and reaction mechanism based on software reflection. While the program is running, we analyze the methods to detect malicious executions. When these malicious activities are detected, using reflection again, new efficient implementations are generated as countermeasure. Finally, we extended a formal Web service testing framework by incorporating all these complementary mechanisms in order to take advantage of the benefits of each of them. We validated our approach with realistic experiments.Les services Web permettent la communication de systèmes hétérogènes sur le Web. Ces facilités font que ces services sont particulièrement adaptés au déploiement dans le cloud. Les efforts de formalisation et de vérification permettent d’améliorer la confiance dans les services Web, néanmoins des problèmes tels que la haute disponibilité et la sécurité ne sont pas entièrement pris en compte. Par ailleurs, les services Web déployés dans une infrastructure cloud héritent des vulnérabilités de cette dernière. En raison de cette limitation, ils peuvent être incapables d’exécuter parfaitement leurs tâches. Dans cette thèse, nous pensons qu’une bonne tolérance nécessite un monitoring constant et des mécanismes de réaction fiables. Nous avons donc proposé une nouvelle méthodologie de monitoring tenant compte des risques auxquels peuvent être confrontés nos services. Pour mettre en oeuvre cette méthodologie, nous avons d’abord développé une méthode de tolérance aux attaques qui s’appuie sur la diversification au niveau modèle. On définit un modèle du système puis on dérive des variantes fonctionnellement équivalents qui remplaceront ce dernier en cas d’attaque. Pour ne pas dériver manuellement les variants et pour augmenter le niveau de diversification nous avons proposé une deuxième méthode complémentaire. Cette dernière consiste toujours à avoir des variants de nos services; mais contrairement à la première méthode, nous proposons un modèle unique avec des implantations différentes tant au niveau des interfaces, du langage qu’au niveau des exécutables. Par ailleurs, pour détecter les attaques internes, nous avons proposé un mécanisme de détection et de réaction basé sur la reflexivité. Lorsque le programme tourne, nous l’analysons pour détecter les exécutions malveillantes. Comme contremesure, on génère de nouvelles implantations en utilisant la reflexivité. Pour finir, nous avons étendu notre environnement formel et outillé de services Web en y incorporant de manière cohérente tous ces mécanismes. L’idée est de pouvoir combiner ces différentes méthodes afin de tirer profit des avantages de chacune d’elle. Nous avons validé toute cette approche par des expériences réalistes